【摘 要】
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利用大兴安岭雷击数据、雷击火数据、气象数据和GIS空间分析,引入加拿大雷击火预测模型和Logistic回归模型,建立了黑龙江大兴安岭雷击火预测模型。模型除了使用加拿大雷击火
【机 构】
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北京林业大学,GreatLakesForestryCentreCanadianForestService
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利用大兴安岭雷击数据、雷击火数据、气象数据和GIS空间分析,引入加拿大雷击火预测模型和Logistic回归模型,建立了黑龙江大兴安岭雷击火预测模型。模型除了使用加拿大雷击火预测模型的固有参数外,还引入了影响火灾蔓延的地形因子作为模型参数。利用实际数据进行模型检验,结果表明：修正后的预测模型在特定区间的雷击火预测结果较为理想,总体预测正确率能达到30%以上,与加拿大预测正确率基本一致;也说明了基于logistic回归的加拿大雷击火预测模型,经过参数修正后同样适用于我国大兴安岭地区,可为该地区的雷击火预防提供
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